1. Archeontologie informatiche vecchie e nuove
• Premessa :
– La presentazione è su una "catena" tecnologica per
estrarre e navigare entità e relazioni su dati e set di
dati di proprietà di amministrazioni pubbliche. La
proposta si concentra su metodologie per estrarre
conoscenze utili per recuperare, scoprire e
classificare i dati.
– Non c’e’ il tempo di approfondire adesso (ma sono qui
fino a domenica) per cui riassumo i miei precedenti
lavori, svolti per alcune p.a., nella prossima slide
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2. LM
Insert name and descr.
of tables & columns.
Infer physical constraints
Tag metadata by likeness
of entity-names inside in
names and descr. of
tables & columns
Integrated &
abstracted
E-R schema
repository
LD
«Universe»
(metadata)
Linked Data
(ddl.sql/RDF/OWL)
Infer vertical
Abstraction level
Entity-ierarchy
taxonomy
Reuse
Relationships
LMO
…
From LD (Linked Data) to LMO (Linked Metadata & Ontologies)

3. Analogie con il catalogo basi dati e applicazioni di AgID
• Il catalogo db e app di AgID (agenzia per l’Italia
digitale) e’ una raccolta di metadati di databases
e applicazioni usate dalle pubbliche
amministrazioni:
– http://basidati.agid.gov.it/catalogo/
• Sono metadati testuali, la presenza di entita’
importanti per la p.a. va scovata
• Nei precedenti lavori, scovavo le entita’
cercandole per somiglianza nei nomi e descrizioni
di tavole e campi dei db
• Nel catalogo AgID per analogia le scoviamo nei
nomi e descrizioni di db e app 3

4. …continua la precedente
• La finalita’ di questo lavoro e’ di andare a pesca
di concetti, usando gerarchie di entita’ e
relazioni come fossero canne da pesca
• Inoltre si vuole dare un senso geografico alle
pubbliche amministrazioni, quindi sono state
mappate le p.a. con openstreetmap partendo dal
registro ipa:
– http://www.indicepa.it/public-services/opendata-read-se
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5. …continua la precedente
• Il merge tra il registro ipa mappato e il catalogo
AgID ci permette di capire dove fisicamente
sono trattate le entita’ della p.a.
• Le quattro gerarchie della p.a. discendono da:
– Cosa
• Soggetto
• Bene
• Documento
• Geografia
– Luogo
– Territorio
– Urbanistica
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6. …continua la precedente
• Le relazioni a livello piu’ alto sono di tipo «many
to many» tra:
– Soggetto e bene
– Soggetto e documento
– Soggetto e geografia
– Bene e documento
– Bene e geografia
– Documento e geografia
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7. …continua la precedente
La ricerca per entita' e' fatta per somiglianza di
entita', prese da queste gerarchie di entita':
https://www.dropbox.com/s/eodk7k36m6ehn7y/F2in
; nella pagina successiva un frammento di una
gerarchia
Le entita’ sono correlate tra loro a vari livelli di
astrazione
Le applicazioni sono considerate attributi dei db,
per convenzione
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8. Gerarchie di entita’
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9. Dalla conoscenza taggata al disegno dei concetti
• Dai semilavorati ottenuti (gerarchie di entita’,
relazioni, attributi), l’amico Cristiano Longo ha
prodotto un web service che trasforma i
semilavorati in ontologie con sintassi OWL. Il
tutto descritto in questo articolo e correlati:
http://nelfuturo.com/ontologie-dei-servizi-applicat
• Con un tool free e’ possibile disegnare tali OWL,
per dare un senso grafico alle ontologie, e
renderle forse piu belle da vedere:
http://owlgred.lumii.lv/online_visualization/wi3p
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10. Un frammento di ontologia owl disegnata
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11. Mapping delle entita’ nelle p.a.
• sono state mappate geograficamente le p.a.
taggate , per cui arrivando al singolo nodo di una
p.a., nei suoi metadati sono presenti anche le
entita’ taggate:
• http://osmele.elilan.com/_ont/ont2.html
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12. Entita’ mappate nelle p.a. (ipa)
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13. Entita’ geolocalizzate anche su telegram
infine Piersoft ha fatto un bot telegram che
visualizza i metadati delle p.a. mappate, tra cui le
entita’:
https://web.telegram.org/#/im?p=@geontobot
Per ricercare le PA, cliccare sulla graffetta (??) e
poi 'posizione', oppure digitare il nome del Comune,
oppure il nome entita' preceduto dal punto di
domanda, ad esempio:
?soggetto
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14. Geontologie bot
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15. Obiettivi futuri
• Per una pesca piu’ efficace dei concetti,
bisognerebbe sperimentare tali metodi e tools in
tutte le strutture dati delle pubbliche
amministrazioni, aumentando quindi il drill-down
a livello di nomi e descrizioni di tavole e campi, e
constraints che arricchiscano le relazioni gia’
note
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16. Grazie
• Riccardo.maria.grosso@gmail.com
• Qui c’e’ tutto il mio lavoro sulle ontologie di cui mi
occupo da anni
• http://nelfuturo.com/autore/Riccardo-Grosso#
• Il tutto e’ dettagliatamente spiegato in questi articoli e
correlati:
– http://nelfuturo.com/estrazione-e-classificazione-della-
conoscenza-dai-metadati#
– http://nelfuturo.com/un-amico-risponde
• Skype riccardo.grosso
https://www.facebook.com/riccardo.grosso
https://twitter.com/riccardomgrosso
https://www.linkedin.com/in/riccardo-grosso-
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